GloVe词向量

词嵌入模型word2vec

转化成数学就是，我们需要构建一个词空间，用词空间里的向量来表示单词，相似词对应的词向量在空间上距离近如何去构建一个词向量空
Neways谭·2023-04-03 21:11

图嵌入前篇之词嵌入模型 Wrod2Vec

词向量模型Word2VecSkip-gram模型是图嵌入模型RandomWalk中要使用到的模型，因此先学习Word2Vec神经网络语言模型NNLM目标：根据给定的词序列，预测下一个会出现的词，如给定“
_LvP·2023-04-03 20:49

NLP深度学习(pytorch)教程

2.2_emdeddings.ipynb:对预训练好的词向量，进行词或句子相似度计算，并画出示意图。3.3_rnn_text_classification.ipynb:
布口袋_天晴了·2023-04-02 06:35

读懂ChatGPT需要掌握哪些知识

自然语言处理的历史发展脉络是从词向量到RNN、注意力、Transformer、GPT、ChatGPT等。
AI强仔·2023-04-02 01:59

ELMO词向量训练模型原理

背景Word2vec是一种时下很流行的词向量训练工具，但是Word2vec有几个弊端：1.word2vec是一个静态模型，词向量一旦训练好，就无法进行更新。
xiaoyaGrace·2023-04-01 23:40

预训练：1、词向量是什么--word2vec静态词向量

通过词向量模型可将一个one-hotvector映射到一个维度更低的实数向量（embeddingvector
杏树·2023-04-01 23:37

预训练模型

目录一、BERT1、贡献1.1MLM任务1.2NSP任务2、实验细节二、ALBERT1、贡献1.1词向量分解1.2层参数共享1.3SOP任务三、ERNIE1、贡献2、实验细节2.1语料2.2MLM任务2.3DLM
hellozgy·2023-04-01 23:25

这些年，NLP常见的预训练模型剖析

基于预训练语言模型的词表示由于可以建模上下文信息，进而解决传统静态词向量不能建模“一词多义”语言现象的问题。
樱缘之梦·2023-04-01 23:13

静态词向量预训练模型笔记

静态词向量预训练模型笔记Word2Vec词向量CBOW：通过上下文对目标位置词进行预测。Skip-gram：通过目标位置词对上下文词进行预测。
等风来随风飘·2023-04-01 23:13

静态词向量之word2vec-skipgram

介绍当当当，欢迎来学习word2vecskipgram，关于word2vec，网上介绍的例子一大堆，这里就简单说明下。最开始进行tokenizer的时候，是使用onehot编码，缺点就是矩阵太大，另外太稀疏，而且词和词之前是不具备语义信息的。你说什么叫语义？语义没有官方定义，可以简单理解成更符合人类认知的，我觉得就可以理解成语义。而word2vec带来了稠密向量，并且词和词之间有了语义关联，可以用
ox180x·2023-04-01 23:12

静态词向量预训练模型

一方面，通过引入词的分布式表示，也就是词向量，大大缓解了数据稀疏带来的影响；另一方面，利用更先进的神经网络模型结构（如
Icarus_·2023-04-01 23:35

数据结构_哈夫曼树(python实现)

在NLP领域的词向量开篇制作Word2Vec中用到了一种softmax优化方法——层次softmax，就是将词频编码成哈夫曼树的形式，然后，（以skip-gr
Scc_hy·2023-04-01 20:38

ChatGPT/InstructGPT论文（一）

InstructGPT工作的主要结论五.总结六.参考链接一.GPT系列基于文本预训练的GPT-1，GPT-2，GPT-3三代模型都是采用的以Transformer为核心结构的模型（下图），不同的是模型的层数和词向量长度等超
cv_lhp·2023-04-01 08:24

19.6.22 小白随记：关于embedding嵌入层

#在完成了词向量的学习，激动的想赶快应用到神经网络当中，无奈直接的植入到神经网络的embedding中是不能使用的，所以还是需要了解embedding层的使用：嵌入层被定义为网络的第一个隐藏层，必须有三个参数
mini white·2023-04-01 03:27

使用Glove词嵌入对IMDB数据集进行二分类

IMDBDatasetof50KMovieReviews1、从文件中读取数据data_path='/kaggle/input/imdb-dataset-of-50k-movie-reviews/IMDBDataset.csv'#从文件中读取数据importpandasaspdimdb_data=pd.read_csv(data_path)#输出数据的shape以及前10个数据print(imdb_
如风的少年-·2023-04-01 01:18

一种挖掘文本中语义相似词的方法

解决该问题的办法很多，比如使用近义词词库进行匹配，或检索词语类的知识库(HowNet)，也可用word2vec之类的词向量技术进行cosine相似计算。
烛之文·2023-03-30 19:10

tf2 HuggingFace Transformer2.0 bert ner命名实体

之前在网络上搜索基于tf2的HuggingFaceTransformer2.0资料比较少，就给自己做个笔记词向量原理在此不介绍bert原理在此不介绍bert的输入参数input_idstoken_type_idsattention_maskbert
阿东7·2023-03-30 19:30

jieba textrank关键词提取 python_五款中文分词工具在线PK: Jieba, SnowNLP, PkuSeg,THULAC, HanLP...

最近玩公众号会话停不下来：玩转腾讯词向量：GameofWords（词语的加减游戏），准备把NLP相关的模块搬到线上，准确的说，搬到AINLP公众号后台对话，所以，趁着劳动节假期，给AINLP公众号后台聊天机器人添加了一项新技能
weixin_39773447·2023-03-30 15:25

基于BERT-PGN模型的中文新闻文本自动摘要生成——文本摘要生成（论文研读）

模型的中文新闻文本自动摘要生成（2020.07.08）基于BERT-PGN模型的中文新闻文本自动摘要生成（2020.07.08）摘要：0引言相关研究2BERT-PGN模型2.1基于预训练模型及多维语义特征的词向量获取阶段
椒椒。·2023-03-30 12:15

基于Rasa NLU搭建中文语义

--configRelease3、词向量数据模型链接：https://pan.baidu.com/s/1kNENvl
月然暄喆·2023-03-29 22:05

word2vec实例详解python_在python下word2vec词向量的详细解析

在python下word2vec词向量的详细解析发布时间：2020-07-1714:40:26来源：亿速云阅读：84作者：小猪这篇文章主要讲解了在python下word2vec词向量的详细解析，内容清晰明了
思索bike·2023-03-29 18:43

预训练word2vec，代码

词嵌入的应用包括基于词向量的余弦相似度为给定词找到语义相似的词。目录1.用于预训练词嵌入的数据集1.1读取数据集1.2下采样1.3中心词和上下文词的提取
流萤数点·2023-03-29 17:19

自然语言处理=======python利用word2vec实现计算词语相似度【gensim实现】

实验目的1、要利用已训练过的词向量模型进行词语相似度计算，实验中采用的词向量模型已事先通过训练获取的。2、于数据采用的是2020年特殊年份的数据，“疫情”是主要话题。
不良使·2023-03-29 17:53

NLP 分享：

Section1:本节主要内容：1.中文分词技术原理解析2.机器学习与神经网络模型基础概念3.关键字提取4.词向量解析本节期望：能使用jieba做基础的中文分词与常用算法进行关键字提取能使用word2vec
领导的玩具·2023-03-29 02:42

Word2Vec简明教程：入门、原理及代码实现

Word2Vec简明教程1.特征向量2.词向量2.1例1：King-Man+Woman=Queen2.2例2：跨语言同义词共现3.NNLM4.Word2Vec4.1SkipGram（1）基本概念（2）数据模型
机器学习Zero·2023-03-28 22:06

GloVe: Global Vectors for Word Representation 阅读笔记

GloVe:GlobalVectorsforWordRepresentation阅读笔记词嵌入模型背景研究目前关于词嵌入模型的研究主要有两个方向全局矩阵分解模型——latentsemanticanalysis
泰勒不会展开·2023-03-27 15:04

Convolutional Sequence to Sequence Learning

cnn-seq2seq传统的embedding，将词向量空间映射到d维编码器+解码器--多层cnn，卷积核的大小k，参数规模为kd*2d，其中kd为每一次卷积的输入矩阵大小（kd），2d为输出矩阵大小（
小绿叶mj·2023-03-27 07:05

自然语言处理|SkipGram训练中文词向量

课程作业，训练语料是维基百科的中文语料，训练词向量计算两个词之间的余弦相似度。关于预处理网络上有不少教程，后面如果有时间会补一下，程序结构图里给出了对应步骤用到的库，可以借鉴。
酸菜一汤·2023-03-27 07:48

word2vec之一发入魂（1）：CBOW, Skip-gram原理详解

其中这个转换过程被称为wordembedding，转换出来的向量也叫词向量。本文将从原理上简要介绍word2vec模型中包含的两个经典算法：CBOW与Skip-gram模型，并对两者的相同点，不同点
PYIPHANG·2023-03-27 07:46

词向量word2vec学习记录

前言最近又系统的学习了一遍词向量的一些基础知识，巩固了基础知识的同时又有了一些新的收货，在此想记录下学习过程中的笔记，写的不好的地方请见谅，如有错误欢迎指正一语言模型首先我们回顾一些基础的知识与概念，什么是语言模型呢
曾飞廉·2023-03-26 00:23

Wrod2vec计算句子相似度实战_3分钟热情学NLP第7篇

3分钟热情学NLP第7篇，Wrod2vec计算句子相似度实战方法1，计算句子中各个词向量，得出句子的平均值1、使用jieba分词，得出该句子包含的词；2、计算每个词的词向量；3、求得该句子的平均值4、采用余弦值
十三先·2023-03-25 21:42

from tensorflow.python.keras.utils import tf_utils ImportError: cannot import name 'tf_utils'

tensorflow1.8+keras2.3.1报错：E:\Anaconda3\envs\tensorflow\python.exeE:/deep_learn/yaozh/train_multi-label-glove
洛小喵·2023-03-25 02:38

自然语言处理之词向量模型介绍

nlp我们在平日的生活中所说的话语，如何使用计算机自动构造出来呢？一.探究我们在说一句话时，无形中做了什么1.人类语言通俗剖析我想吃晚饭  通过以上内容，我们可以把句的意思拆分为：我·想·吃·晚饭。我们通常在说“我”的时候，大脑其实是在思考下一个词，即“想”，然后说了“想”了同时，开始思考下一个词“吃”，以此类推。  也就是说，我们每一次说出下一个词的时候，是基于上一个词说的是什么而定的，这样才能
出题老头·2023-03-25 02:06

12.人工智能原理-循环：序列依赖问题

目录一、时间序列onehot编码词向量词向量算法二、编程实验三、总结四、往期内容一、时间序列前面两节课我们已经学习了卷积神经网络的基本原理和应用。
wanlin_yang·2023-03-24 19:20

Task5 基于深度学习的文本分类2

学习目标学习Word2Vec的使用和基础原理学习使用TextCNN、TextRNN进行文本表示学习使用HAN网络结构完成文本分类文本表示方法Part3词向量本节通过word2vec学习
qq_39974560·2023-03-24 07:48

深度理解机器学习1-自然语言处理

·解释Word2Vec和GloVe的词嵌入功能。·使用Word2Vec和GloVe生成词嵌入。·使用NLTK、Gensim和Glove-Python库用于文本预处理以及生成词嵌入。
五百五。·2023-03-23 19:04

Kaggle word2vec NLP 教程 第二部分：词向量

原文：BagofWordsMeetsBagsofPopcorn译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0自豪地采用谷歌翻译第二部分：词向量代码第二部分的教程代码在这里。
布客飞龙·2023-03-23 18:51

2018-04-02 第二周

如果要一句话概括词向量的用处，就是提供了一种数学化的方法，把自然语言这种符号信息转化为向量形式的数字信息。这样就把自然语言理解的问题要转化为机器学习的问题。
hobxzzy·2023-03-23 00:53

Wrod2vec计算句子相似度_3分钟热情学NLP第6篇

通过词向量计算句子之间的相似度，大致有下面几种方法：1.1、求平均值比如一句话
十三先·2023-03-22 17:02

笔记：Deep Learning for NLP: Advancements & Trends

Note:DL最近在NER、POS、情感分析和机器翻译都取得了很好的结果wordembedding是DL和NLP最众所周知的技术，虽然Wordvec和GloVe并不深，但他们结果常被用来作为DL的输入。
filterc·2023-03-21 13:06

静态词向量预训练模型与动态词向量预训练模型

一、静态词向量预训练模型将一个词在整个语料库中的共现上下文信息聚合至该词的向量表示中，也就是说，对于任意一个词，其向量表示是恒定的，不随其上下文
七月花nancy·2023-03-21 05:04

java训练 词向量_第一节——词向量与ELmo(转）

本节课程主要讲解的是词向量和Elmo。核心是Elmo，词向量是基础知识点。
许多的小兵器·2023-03-21 05:33

词向量与词向量拼接_<1>词向量与ELMo模型 词向量漫谈

目录：基础部分回顾(词向量、语言模型)NLP的核心：学习不同语境下的语义表示基于LSTM的词向量学习深度学习中的层次表示以及DeepBI-LSTMELMo模型总结1.基础部分回顾(词向量、语言模型)1.1
weixin_39804523·2023-03-21 05:33

NLP词向量模型总结：从Elmo到GPT,再到Bert

词向量历史概述提到NLP，总离开不了词向量，也就是我们经常说的embedding，因为我们需要把文字符号转化为模型输入可接受的数字向量，进而输入模型，完成训练任务。这就不得不说这个转化的历史了。
谈笑风生...·2023-03-21 04:31

NLP:词向量与ELMo模型笔记

目录：基础部分回顾（词向量、语言模型）NLP的核心：学习不同语境下的语义表示基于LSTM的词向量学习深度学习中的层次表示以及DeepBI-LSTMELMo模型总结1.基础部分回顾（词向量、语言模型）1.1
风度78·2023-03-21 04:59

From Word Embedding to Sentence Embedding:从词向量到句向量

13年Word2vev横空出世，开启了基于wordembeddingpre-trained的NLP技术浪潮，6年过去了，embedding技术已经成为了nn4nlp的标配，从不同层面得到了提升和改进。今天，我们一起回顾embedding的理论基础，发现它的技术演进，考察主流embedding的技术细节，最后再学习一些实操案例。从实战角度而言，现在一般把fastText作为wordembedding
量化橙同学·2023-03-21 04:28

[NLP]高级词向量表达之ELMo详解

一、引言词向量是自然语言处理任务中非常重要的一个部分，词向量的表征能力很大程度上影响了自然语言处理模型的效果。如论文中所述，词向量需要解决两个问题：（1）词使用的复杂特性，如句法和语法。
一种tang两种味·2023-03-21 04:27

ELMO模型：从词向量到语境表示

（封面图由文心一格生成）ELMO模型：从词向量到语境表示在自然语言处理领域，词向量是常用的语义表示方式之一。然而，传统的词向量表示无法考虑上下文信息，而且同一个词在不同上下文环境下可能具有不同的含义。
Chaos_Wang_·2023-03-21 04:26

NLP 学习6

模型图.png编码器.png编码器对输入的词向量做自注意力，使词能相互感知，然后分别传入全连接层。Self-Attention中使用多头机制，使得不同的attenti
Cxgoal·2023-03-20 06:58

2.2 语言模型和词向量 tensorflow词向量

----------------------------大纲--------------------------1随着模型不断更新2直接使用预先训练好的词向量如word2vec，glove-------
lbda1·2023-03-19 13:20
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